【机器学习】确定最佳聚类数目的10种方法
在聚类分析的时候确定最佳聚类数目是一个很重要的问题，比如kmeans函数就要你提供聚类数目这个参数，总不能两眼一抹黑乱填一个吧。之前也被这个问题困扰过，看了很多博客，大多泛泛带过。今天把看到的这么多方法进行汇总以及代码实现并尽量弄清每个方法的原理。数据集选用比较出名的wine数据集进行分析
library(gclus)
data(wine)
hea
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2017-07-07 19:08:00
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原型聚类：聚类结构能通过一组原型刻画。KMEANS+GMM.
基于密度的聚类：DBSCAN.
层次聚类：在不同层次上对数据集进行分类。从N到1。
聚类： 相似的样本放在同一簇，不同的样本放在不同的簇中图像分割可以看做是色块的聚类。聚类原则以及相应的评价指标原则：簇内相似度 intra cluster similarity) 高，簇间相似度 inter c
在本文中，我们将探讨应用聚类算法（例如k均值和期望最大化）来确定集群的最佳数量时所遇到的问题之一。从数据集本身来看，确定集群数量的最佳值的问题通常不是很清楚。在本文中，我们将介绍几种技术，可用于帮助确定给定数据集的最佳k值。我们将在当前的R Studio环境中下载数据集： StudentKnowledgeData &l...
原创
2021-05-19 23:42:50
549阅读
一、聚类1.准备工作（1） 研究目的聚类分析是根据事物本身的特性研究个体分类的方法，聚类分析的原则是同一类别的个体有较大相似性，不同类别的个体差异比较大。（2） 数据类型1）定量：数字有比较意义，比如数字越大代表满意度越高，量表为典型定量数据。2）定类：数字无比较意义，比如性别，1代表男，2代表女。PS：SPSSAU会根据数据类型自动选择聚类方法。K-modes聚类：数据类
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2023-08-27 18:24:26
243阅读
原文链接：http://tecdat.cn/?p=7237在本文中，我们将探讨应用聚类算法（例如k均值和期望最大化）来确定集群的最佳数量时所遇到的问题之一。从数据集本身来看，确定集群数量的最佳值的问题通常不是很清楚。在本文中，我们将介绍几种技术，可用于帮助确定给定数据集的最佳k值。我们将在当前的R Studio环境中下载数据集： StudentKnowledgeData &l...
原创
2021-05-12 14:16:03
778阅读
Kmeans算法中，K值所决定的是在该聚类算法中，所要分配聚类的簇的多少。Kmeans算法对初始值是⽐较敏感的，对于同样的k值
原创
2022-09-04 00:36:36
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肘部法则–Elbow Method我们知道k-means是以最小化样本与质点平方误差作为目标函数，将每个簇的质点与簇内样本点的平方距离误差和称为畸变程度(distortions)，那么，对于一个簇，它的畸变程度越低，代表簇内成员越紧密，畸变程度越高，代表簇内结构越松散。 畸变程度会随着类别的增加而降低，但对于有一定区分度的数据，在达到某个临界点时畸变程度会得到极大改善，之后缓慢下降，这个临界点就可
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2023-10-30 15:02:22
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1.概述好的聚类算法,一般要求类簇具有：高的类内 (intra-cluster) 相似度低的类间 (inter-cluster) 相似度 评价一个聚类算法的指标不像有监督的分类算法计算其精确率，召回率等指标那样简单。聚类评估中不应该将标注结果作为聚类结果的评价指标，除非我们有相关的先验知识或某种假设，知道评估的这种标准或相似性度量下其簇内差距更小。对于聚类算法大致可分为 外部评价标准和内部评价标准
文章目录一、基于文本特征的方法1.K-Means算法2.均值漂移算法3.层次聚类4.谱聚类算法5.DBSCAN密度聚类算法sklearn代码二、潜在语义分析三、深度学习聚类 聚类的应用场景没有分类广泛，而由于无监督其算法效果也不足已运用到生产环境中去，不过其仍然是机器学习中的一个重要组成部分。文本聚类常见的应用场景就是文档标签生成，热点新闻发现等等，另外，在处理文本特征时，也可以使用聚类形成特
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2024-07-31 06:35:35
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划分聚类Kmeans原理(1)任意选择k个对象作为初始的簇中心；(2)根据距离（欧式距离）中心最近原则，将其他对象分配到相应类中；(3) 更新簇的质心，即重新计算每个簇中对象的平均值；(4) 重新分配所有对象，直到质心不再发生变化 调包实现import time
import pandas as pd
from sklearn import preprocessing
da
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2023-07-28 13:11:42
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# 热图与机器学习最佳聚类实现指南
在数据科学和机器学习的领域，热图（Heatmap）和最佳聚类（Best Clustering）是非常重要的可视化工具和技术。热图通常用于展示数据矩阵中的关系，而聚类则用于将相似的数据点归为一类。本文将指导你如何实现热图的最佳聚类，帮助你理解整个流程。
## 整体流程
下面是实现热图机器学习最佳聚类的基本步骤：
| 步骤 | 描述
尽管基于划分的聚类算法能够实现把数据集划分成指定数量的簇，但是在某些情况下，需要把数据集划分成不同层上的簇：比如，作为一家公司的人力资源部经理，你可以把所有的雇员组织成较大的簇，如主管、经理和职员；然后你可以进一步划分为较小的簇，例如，职员簇可以进一步划分为子簇：高级职员，一般职员和实习人员。所有的这些簇形成了层次结构，可以很容易地对各层次上的数据进行汇总或者特征化。另外，使用基于划分的聚类算法(
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2024-06-28 07:38:10
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菜鸟一枚，编程初学者，最近想使用Python3实现几个简单的机器学习分析方法，记录一下自己的学习过程。关于KMeans算法本身就不做介绍了，下面记录一下自己遇到的问题。一 、关于初始聚类中心的选取 初始聚类中心的选择一般有：（1）随机选取（2）随机选取样本中一个点作为中心点，在通过这个点选取距离其较大的点作为第二个中心点，以此类推。（3）使用层次聚类等算法更新出初
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2023-07-20 14:40:48
152阅读
1 # -*- coding: utf-8 -*-
2 """
3 Created on Wed Jan 10 19:18:56 2018
4
5 @author: markli
6 """
7 import numpy as np;
8 '''
9 kmeans 算法实现
10 算法原理
11 1、随机选择k个点作为聚类中心点，进行聚类
12 2、求出聚类后的各类的 中心点
1
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2023-06-21 21:57:49
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目录一、聚类分析1、聚类2、Scipy中的聚类算法（K-Means）3、聚类示例 完整代码：运行结果：函数使用：二、图像色彩聚类操作步骤：完整代码：运行结果：三、合并至Flask软件部分代码：运行结果：一、聚类分析1、聚类聚类是把相似数据并成一组（group）的方法。不需要类别标注，直接从数据中学习模式。2、Scipy中的聚类算法（K-Means） 随机选取K个数据点作为“种
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2023-08-09 07:28:55
352阅读
层次聚类(Hierarchical Clustering)一.概念 层次聚类不需要指定聚类的数目，首先它是将数据中的每个实例看作一个类，然后将最相似的两个类合并，该过程迭代计算只到剩下一个类为止，类由两个子类构成，每个子类又由更小的两个子类构成。如下图所示：二.合并方法在聚类中每次迭代都将两个最近的类进行合并，这个类间的距离计算方法常用的有三种：1.单连接聚类(Single-linkage cl
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2023-08-18 22:27:43
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阅读前提：了解K-means算法了解Python基本语句知道什么是txt文件code需要当前目录下添加一个city.txt文件。#coding=utf-8
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
#从磁盘读取城市经纬度数据
X = []
f = open('cit
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2023-08-30 15:09:29
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k-means 聚类接下来是进入聚类算法的的学习，聚类算法属于无监督学习，与分类算法这种有监督学习不同的是，聚类算法事先并不需要知道数据的类别标签，而只是根据数据特征去学习，找到相似数据的特征，然后把已知的数据集划分成几个不同的类别。比如说我们有一堆树叶，对于分类问题来说，我们已经知道了过去的每一片树叶的类别。比如这个是枫树叶，那个是橡树叶，经过学习之后拿来一片新的叶子，你看了一眼，然后说这是枫树
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2023-08-20 23:25:47
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python实现层次聚类
层次聚类(Hierarchical Clustering)一.概念 层次聚类不需要指定聚类的数目，首先它是将数据中的每个实例看作一个类，然后将最相似的两个类合并，该过程迭代计算只到剩下一个类为止，类由两个子类构成，每个子类又由更小的两个子类构成。如下图所示：二.合并方法在聚类中每次迭代都将两个最近的类进行合并，这个类间的距离计
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2023-06-19 14:40:48
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一、python代码'''
Author: Vici__
date: 2020/5/13
'''
import math
'''
Point类，记录坐标x，y和点的名字id
'''
class Point:
'''
初始化函数
'''
def __init__(self, x, y, name, id):
self.x = x # 横坐标
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2023-07-18 13:43:45
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